实战练习：差异表达分析与功能分析

实战练习：差异表达分析与功能分析

RNA_seq_Biotrainee DEG analysis and KEGG/GO enrichment analysis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rn/RNA_seq_Biotrainee

项目介绍

在生物信息学领域，转录组数据的分析是研究基因表达变化的重要手段。本项目“实战练习：差异表达分析与功能分析”旨在通过实际操作，帮助用户从数据下载、比对、定量到差异分析与功能注释，全面掌握转录组数据分析的流程。项目由Mengyuan Shen于2017年12月23日创建，适用于已经完成基础培训课程的生信技能树学员，帮助他们在实际项目中巩固所学知识。

项目技术分析

本项目涉及的技术栈包括但不限于：

• 环境配置与软件安装：使用Miniconda作为软件管理器，安装包括fastqc、salmon、subread等高通量测序质控与定量软件。
• 数据处理：通过wget命令下载测序数据和参考基因组，使用Salmon和subread进行序列比对与基因定量。
• 差异表达分析：采用DESeq2进行差异基因表达分析，通过R语言进行统计与可视化。
• 功能分析：利用clusterProfiler等R包进行GO和KEGG注释，深入理解基因功能。

项目及技术应用场景

本项目适用于以下场景：

• 科研人员：需要进行转录组数据分析的科研人员，可以通过本项目快速上手并掌握相关技术。
• 生物信息学学生：作为课程实践项目，帮助学生理解并应用课堂所学知识。
• 数据分析师：需要处理高通量测序数据的分析师，可以通过本项目了解并应用相关工具。

项目特点

• 实战导向：项目从实际操作出发，涵盖数据下载、处理、分析到结果解读的全流程。
• 技术全面：涉及多种生物信息学工具和R包，帮助用户全面掌握转录组数据分析技术。
• 社区支持：项目开源，用户可以在GitHub上获取最新代码和社区支持，便于学习和交流。

通过本项目，用户不仅能够掌握转录组数据分析的核心技术，还能在实际操作中提升解决问题的能力。无论是科研新手还是资深研究人员，都能从中受益。

RNA_seq_Biotrainee DEG analysis and KEGG/GO enrichment analysis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rn/RNA_seq_Biotrainee